基于集成核可预测元分析的非线性故障检测

以核可预测元分析(KForeCA)为例,将它与集成学习方法相结合,提出了一种基于集成核可预测元分析(EKForeCA)的非线性故障检测方法。给出EKForeCA的故障检测原理。TE仿真实验结果表明:基于EKForeCA的故障检测方法可有效提高故障检测灵敏度和鲁棒性。

基于核可预测元分析的非线性故障检测技术

为克服可预测元分析方法在非线性领域的不足,并更好地反映工业监控过程的动态特性,将核可预测元分析方法引入非线性故障检测领域。首先将观测数据映射到高维特征空间,提取可预测元特征;然后基于贝叶斯定理构造统计量,用于监控工业过程进行并检测故障。在TE模型的仿真实验结果表明:基于核可预测元分析的非线性故障检测方法能有效提高系统的故障检测准确率。